撰文：王子勤 编辑：陈茜 美国宇航局预计人类登陆火星的预算为5000亿美元。你可以建立1.36家阿里巴巴公司（3670亿美元）、3.5个NBA联盟（1400亿美元）、100个Apple Park（50亿美元）、购买1400亿杯咖啡（35亿美元），但这只够OpenAI建立Stargate数据中心。但这可能只是开始。业内人士认为，OpenAI的野心比这个数字大10倍。 xAI 和 Meta 等科技巨头开始疯狂投资人工智能数据中心。全球掀起了基础设施建设狂潮，押宝万亿规模的新市场。但在这种热情的背后，我们不禁感到好奇。 “这些钱去哪儿了？”在这篇文章中，我分析了我们喜欢AI数据中心背后的资本投资。数据中心由哪些部分组成？主要上下游企业和参与者有哪些？他们究竟会如何花这笔钱？有趣的是，当我们分析通过查看几份主要报告，我们发现它们都提出了不同的预算。谁是对的？甚至还有数据中心被迫“被迫”进入太空。原因是什么？为什么当人工智能被质疑如泡沫时，资本却不断涌入？ （本文由视频剪辑而成，请务必观看下面的视频。） 01 你了解数据中心投资的数万亿美元都去哪儿了吗？ 10 月 15 日开始美国银行对下一代 AI 数据中心的成本分析。数据中心支出分为四大类：IT 设备、电力设备、冷却设备和建筑工程。为了便于比较，我们将计算单位统一为每吉瓦支出。 1.1章计算机设备首先是与计算直接相关的计算机设备，分为服务器、网络和存储三部分。其中大多数是服务器，每 GW 约 375 台。这将花费数十亿美元。服务器 con包含重要的专有组件，如 CPU、GPU、内存和主板。这些通常由ODM（原始设计制造）直接供应，例如工业富联。他们从 NVIDIA 和 AMD 等芯片设计公司获取服务器设计标准，构建完整的机器，并将其直接供应给 Oracle、Meta 和 Amazon 等大型客户。 ODM 占服务器市场的 46%。如果其他小型企业想要购买服务器，他们应该寻找 OEM 制造商（原始设备制造商），例如戴尔、Super Micror 和惠普。在网络方面，每GW需要37.5亿美元的网络设备，主要参与者是Arista、思科、华为和Nvidia。特别是，尽管NVIDIA仅占据5%的市场份额，但一些业内人士认为，NVIDIA的InfiniBand（网络通信标准）虽然价格较高，但由于其低延迟且无丢包风险，更适合AI数据中心。最后，存储或硬盘驱动器成本每吉瓦 19 亿美元。原始存储设备。主要参与者包括三星、SK、美光、希捷等。加上前三个因素，每吉瓦 IT 设备支出为 431.5 亿美元。这是数据中心支出的大部分。第 1.2 章冷却系统 2018 年，亚特兰大数据中心遭受网络攻击，迫使许多城市服务暂停，包括法院、警察局和机场。除了通过勒索软件阻止使用数据外，攻击者还破坏了冷却系统。冷却系统被黑客攻击后，环境温度突然升至100华氏度以上（约37.8摄氏度），一段时间内损坏了许多芯片。黑客劫持了服务器和冷却系统，并索要 51,000 美元的比特币。此后，攻击冷却系统的方式变得越来越独特。它变得越来越流行，技巧的数量也增加了。这个故事展示了冷却系统对于数据中心的重要性，尽管建设预算仅占总成本的3%。随着全球AI算力需求呈指数级增长，传统风冷技术已无法满足高密度算力设备的散热需求。同时，对于NVIDIA GPU来说，散热能力也是一定程度上限制计算能力的一大瓶颈。因此，液体冷却已经从数据中心冷却替代方案变成了数据中心的必需品。对于采用液冷系统的数据中心，冷却设备主要包括冷却塔、冷水机组、CDU（冷却分配单元）和CRAH（机房空气处理单元）。为了支持1吉瓦的散热量，分别需要9000万美元、3.6亿美元、4.5亿美元和5.75亿美元，总计147.5万美元。主要供应商分布在几个环节，数量众多，所以我们不会单独列出，但其中有 Vertiv、Johnson Controls、Stulz、Schneider等，他们是这个领域的主要参与者。第 1.3 章电源 让我们看一下核心基础设施的电源部分。电力设备大致分为作为应急电源的备用柴油发电机、控制整个配电的配电盘、保证不间断供电的UPS（不间断电源）、向各个机箱分配电力的母线槽以及其他配电设备。美国银行认为，典型的柴油发电机每兆瓦成本在40万至55万美元之间，油箱、燃油泵和安装成本加起来约为35万至50万美元，导致每兆瓦发电机成本约为80万美元。需要价值 8 亿美元的应急发电机才能提供 1 吉瓦的电力。不过据客人反映，实际成本要高得多，原因是裁员。微软前能源战略总监、前创新能源研究总监 Ethan Hsu：当 IT 设备容量和能耗达到1GW，通常配备1GW或以上的柴油发电机。有几个原因。其实最重要的原因就是保证冗余。例如，在一些可靠性要求特别高的数据中心，柴油发电机的数量可能是数据中心计算能力的两倍。例如，如果您的数据中心容量为 1 GW，则可以配备 2 GW 柴油发电机。在柴油发电机市场，最大的参与者是卡特彼勒，紧随其后的是康明斯和劳斯莱斯。此外，一个 1 GW 的数据中心将需要 6.15 亿个交换机、9.85 亿个 UPS 和 3 亿美元的能源分配设备。这些电气设备的三大公司是施耐德、维蒂夫和伊顿。因此，供电设备的总成本估计为每吉瓦27亿美元，仅为IT设备成本的1/13。看起来还是很便宜，不是吗？虽然电源是成本-free，它是美国许多数据中心的核心瓶颈，我们将在后面的文章中更详细地讨论这一点。我们先把这个费用画一个完整的饼图，看看最后一项费用，工程建设。第1.4章项目建设项目建设成本最终项目包括建设成本、安装成本、总承包商成本等。项目成本预计约为每吉瓦42.8亿美元。据我们统计，建设1GW数据中心的最终总成本约为516亿美元，其中IT设备占大部分，达到84%。以此估算，OpenAI的10GW Stargate项目将耗资5160亿美元，这与官方投资的5000亿美元非常接近。但同时，在查阅各种研究报告时，我发现了一些非常有趣的事情。也就是说，各机构提供的数据差异很大。以《星际之门》为例，总计不同机构估计的预算相差高达 2000 亿美元。这是为什么呢？我们应该如何看待这种计算的差异？ 02 1000亿的预算差是多少？从这里？首先，让我们看看几个不同组织的预测： Bernstein 11 月 1 日的报告：每 GW 人工智能数据中心的成本约为 350 亿美元。每个项目的支出比例也与美国银行的预期不同。例如，与 IT 设备相关的 GPU、网络、CPU 和存储的综合百分比为 56%，远低于美国银行计算的 84%。巴克莱银行10月下旬的报告显示：每GW人工智能数据中心对应的支出为50至600亿美元，其中65%至70%将用于计算和网络。摩根士丹利8月研究模型：1GW等效成本为335亿美元，其中IT设备占41%，剩余59%用于电力、电力等基础设施建设冷却。为什么每家公司的预测数据差异如此之大？主要有两个原因。首先是它假设使用的芯片不同。伟达9月初推出的美国银行Rubin架构芯片预计今年上市，2026年底上市。而Bernstein和摩根士丹利的计算对象则是2024年3月推出的Blackwell架构。微软前能源战略经理、前创新能源研究总监Ethan Hsu：Bernstein的GPU耗资136.5亿美元，美国银行未来数据中心耗资375亿美元。仅此一项就代表每吉瓦的差异超过 200 亿。这是我认为最大的区别。因此，每家公司计算的金额差异最大的是芯片的价格，每吉瓦相差200亿日元，而电源、冷却等其他设备的成本相差并不大。然而，这在预示着老黄下一代芯片的价格又要上涨了。新“詹森数学”推出1GW人工智能数据中心，据信总成本在6万至800亿美元之间，这一数字甚至高于其他机构的预测。 Nvidia的潜在收入，或者说“计算成本”，在400亿到500亿之间。微软前能源战略总监、突破能源公司前科学研究总监 Ethan Xu：我认为黄可能是对的。因为你知道你想要设定的价格。他计算了所需的能源消耗并确定了价格和利润。第二个原因是计算范围不同。微软前能源战略经理、Breakthrough Energy前研究总监Ethan Hsu：BofA（美国银行）相当于计算一栋数据中心大楼（建筑物）或内部空间的成本。伯恩斯坦的计算包括以下成本：家庭和整个数据中心园区，这意味着还包括园区的配电系统和发电机（涡轮机）。至于BofA（美国银行）发电机，它看起来更像是应急发电机（柴油）。伯恩斯坦发电机是燃气轮机，相当于私人发电机。因此，总体而言，我们的嘉宾认为，对于未来巨头公司建设的数据中心，美国银行提出的预算更接近现实，而我们本期的预测也是基于美国银行的报告。如上所述，电力是数据中心的瓶颈，因此动画显示数据中心内部和外部都有发电机。事实上，能源领域还有很多隐性支出，比如电力投资。 03 隐性支出巨头亲自瞄准建设电厂。我们之前制作了一个视频和播客，讲述了引发能源短缺的故事。ida for AI 和为什么美国的能源如此稀缺。而即使在一年半后的今天，情况也没有改善。目前，为了获得电力，大公司必须投资建造自己的工厂。徐宜兴（Ether and Xu）前微软能源战略经理、前创新能源研究总监：OpenAI或其合作伙伴，如甲骨文，需要找到在电网上创造新容量的方法。如今，许多科技公司需要建造稍短的发电机、发电厂、变电站、一些配电网络设施，甚至输电线路来满足他们的需求。如果要在10GW的数据中心安装发电厂，成本可达12000至200亿美元。由于AI数据中心大规模基础设施的建设，园区内被认为是“衰退产业”的GEV电力的受欢迎程度有所提高，预计最多可接到三年的燃气轮机订单提前。谷歌曾花费30亿美元翻新宾夕法尼亚州的两座水力发电厂，换取3000兆瓦的电力，相当于花费10亿美元获得1吉瓦的电力。这简直就是转型成本。马斯克还为其 Colossus2 项目购买了一座发电厂。微软前能源战略总监、突破能源公司前科学研究总监 Ethan Xu：数据中心对能源的竞争非常激烈。但一些分析师认为，像通用电气这样的公司可能会获得溢价。购买 1GW（发电机）可能价值 25 亿美元。这可能是一个比较高的点。我认为大约相当于20亿。 CapEx（资本支出）为200亿美元。我在这里有一个问题。您的数据中心可能已经安装了应急发电机，那么为什么不使用这些发电机来提供电力呢？ Ethan Hsu，微软前能源战略总监、Breakthrough Energy前研究总监：T这是应急柴油发电机和大型天然气涡轮发电机之间的根本区别。柴油发电机越来越多地用作备用电源。因此，在设计过程中，所有组件都针对高功率和短突发进行了优化。因此，它不可能全天候24小时、随处运行。这款天然气涡轮发电机在设计时考虑了使用场景，例如一年 365 天几乎每小时运行。还有其他几个原因。事实上，柴油是一种相对昂贵的燃料。与天然气发电机相比，它们使用天然气，可以通过管道运输。发电相同千瓦时的成本可能是天然气发电机的三到八倍。因此，数据中心建设目前暂停，以确保电力供应。美国电网无法提供足够的电力，即使你想买也买不到天然气涡轮发电机。这也引发了其他几个r 方法。比如，燃料电池越来越普及，就连巨头也“被迫”进入太空。谷歌最近有消息称，计划在2027年将数据中心发送到太空。主要原因是，当在太空中使用太阳能电池板发电时，其效率可以达到地球的水平。还可以解决夜间没有太阳能供电的问题。我们可以说它是一个免费的能源供应者并且不受限制。此外，在太空真空中，还可以利用辐射散热来减少对冷却系统的需求。除了谷歌之外，微软、亚马逊和马斯克旗下的SpaceX也开始探索这一领域。那么建设一个太空数据中心需要多少钱呢？ Linkedin上有人估计，目前建设1兆瓦太空数据中心的成本约为3550万美元，其中包括发射成本。对于 1 吉瓦来说，这将是 355 亿美元。看起来并没有比表面上贵多少。我们还将讨论可行性空间数据中心的重要性及其带来的挑战和机遇将在另一期中讨论。 2004年狂热时期的理性过度投资也有解决办法。人工智能数据中心建设成本高昂，市场充满泡沫，那么为什么这次基础设施热潮只增不减呢？据我们采访的嘉宾反映，主要原因有两个。首先，投资不足比投资过度风险更大。 Breakthro，微软前能源战略总监Ethan Xu，ugh Energy前科研总监：现在大多数公司都认识到投资不足比投资过度风险更大，也就是说投资不足带来的风险远大于投资过度带来的风险。为什么会发生这种情况？很可能最先获得最好的人工智能模型，即所谓的AGI，将拥有相对较大的市场份额，而其他公司的生存空间将迅速缩小。接下来，我们考虑过度投资的风险。只需购买更多土地、更多电力、更多房屋并建造数据中心即可。你最终可能买了太多，但你可以将其用于公司内部和有效使用，出租给其他人，甚至将土地或电力出售给其他公司。一般来说，这是过度投资的风险，事实上，它是有限度的。第二个原因是，只要有算力，科技公司总会找到办法利用它。特斯拉前供应链总监王成胜：硅谷有句话：“比尔总是吃掉安迪”。只要你有基础设施，只要你有硬件，你的服务器就永远有办法使用你。本周早些时候，OCP Meta 官员表示，当前的 GPU 实际上仅用于运行一些内部 AI，例如 Instagram 和 Facebook，然后过滤掉不适当的内容。事实上，它已经需要大量的计算能力。即使你有多余的计算能力r，你可以用它来降低内部成本。它实际上是完全可用的，所以我认为主要公司对此过于重视。有些人可能投资过多。因此，尽管市场目前质疑人工智能的过度投资，但我们看到大公司仍在疯狂投入。最终的问题是：有数万亿美元的需求，这些钱从哪里来？ US Esoteric Capital首席执行官兼首席投资官Bruce Liu：事实上，这些hyperscalers（超大规模云服务提供商）正在使用他们产生的资本。我投资我赚的钱，也投资我借的钱。其余的取决于公开市场、美国债券市场、投资级别或高收益级别。最近在美国出现了一种新的东西，叫做影子银行。如果把所谓的民间信用分解的话，基本上就是这些大规模的融资渠道支撑着整个AI的发展（boomde la infraestructura）。这是史无前例的在历史和美国历史上都有记载。我认为人工智能更像是一个全球基础设施大循环。只要你（AI）能赚钱，你就是全球增长的驱动力，你就不用为钱发愁了。这种看似疯狂的投资，本质上是一场竞赛，看谁能先到达未来。也许这条道路充满了风险，但对于巨头来说，“缺席”的成本大于“投资失败”的成本。您如何看待人工智能基础设施的巨额投资？在评论部分与我们聊天。这些视频通过图像和音乐进行了增强，以更好地描绘这些令人难以置信的故事的细节。想看完整版请前往硅谷101【视频账号】。注：Algunas 照片来自互联网。 【本节目不构成投资建议】【视频播放渠道】全国：B站|腾讯|视频账号|雪瓜 |标题|百家帐号 | 36克|微博 |虎秀海外：Youtube 联系方式：video@sv101.net [创作团队] 主管 |洪军 撰文：陈茜 |编辑/主持：秦王子|陈茜 编辑|橙色动画|踢球操作|奥吉勤孙泽平何元庆
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